Oxford Pet Segmentation

🚀 FPN模型卡片

FPN（Feature Pyramid Network）模型主要用于图像分割任务，它能有效处理不同尺度的特征信息，提升分割的准确性和效率。

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加载预训练模型

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

模型初始化参数

model_init_params = {
    "encoder_name": "resnet34",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_pyramid_channels": 256,
    "decoder_segmentation_channels": 128,
    "decoder_merge_policy": "add",
    "decoder_dropout": 0.2,
    "decoder_interpolation": "nearest",
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "upsampling": 4,
    "aux_params": None
}

模型指标

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.9081242084503174,
        "test_dataset_iou": 0.9146112203598022
    }
]

数据集

数据集名称：Oxford Pet

📚 详细文档

更多信息

• 库地址：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch
• 文档地址：https://smp.readthedocs.io/en/latest/

本模型已使用 PytorchModelHubMixin 推送到模型中心。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。